基于Canny优化算法物理模拟实验覆岩裂隙场自动识别研究

为了实现实验过程中采动覆岩裂隙信息的自动识别,以某矿15235工作面为工程背景,设计了相似材料模拟实验,通过对定焦相机批量获取的近景摄影测量影像进行拼接和校正,获得了研究区域的正射影像。针对Canny算法在影像信息阈值分割方面的不足,提出了一种自适应阈值分割优化算法,实现了相似材料模型表观裂隙场的自动识别。基于Matlab研发平台,分别采用像素法和计盒维数法对工作面不同推进度的覆岩裂隙场进行了定量分析。结果表明,裂隙场信息提取完整,当工作面推进度分别为46、118、255 cm时,类间方差权重系数为3.16%、5.73%、7.68%,覆岩裂隙场分形维数为1.804、1.811和1.885,采动覆岩裂纹生长具有良好的自相似分形特性。工作面推进至255 cm时,采动覆岩垮落带高度和断裂带高度分别为13.31 cm和63.36 cm,左右垮落角分别为52°和55°。采用改进的Canny算法能够实现物理模拟实验采动覆岩裂隙场的精确辨识。

基于Canny边缘检测的图像预处理优化算法

在图像的边缘检测算法中,Canny算法虽然可以大概勾勒出图片内图像的具体轮廓,但是一些不够清晰的轮廓可能会出现断开的现象,导致局部失真。文中对Canny算法进行进一步优化,采用抑制孤立的弱边缘方法实现边缘检测,图像内一些不太清晰的轮廓可以得以保存,相互连接,使得获得的图像边缘轮廓更加清晰,整体的感观效果更佳。文中给出优化方法并进行仿真验证了结果的有效性。